نموذج قاعدة البيانات

في النموذج الهرمي ، تُنظَّم البيانات في بنية شجرية ، ما يعني وجود سجل أب واحد لكل سجل. ويحافظ حقل الفرز على ترتيب السجلات المتجاورة. شاع استخدام البنى الهرمية في أنظمة إدارة قواعد البيانات المركزية القديمة، مثل نظام إدارة المعلومات (IMS) من شركة IBM ، وهي تُستخدم الآن لوصف بنية مستندات XML . تسمح هذه البنية بعلاقة واحد إلى متعدد بين نوعين من البيانات. وتُعدّ هذه البنية فعّالة للغاية في وصف العديد من العلاقات في الواقع؛ كالوصفات، وجداول المحتويات، وترتيب الفقرات/الآيات، وأي معلومات متداخلة ومرتبة.

يُستخدم هذا التسلسل الهرمي كترتيب فعلي للسجلات في وحدة التخزين. ويتم الوصول إلى السجلات من خلال التنقل نزولًا عبر بنية البيانات باستخدام المؤشرات مع الوصول التسلسلي. ولهذا السبب، يكون هذا الهيكل الهرمي غير فعال لبعض عمليات قواعد البيانات عندما لا يتضمن كل سجل مسارًا كاملًا (بدلًا من رابط تصاعدي وحقل فرز). وقد تم تدارك هذه القيود في الإصدارات اللاحقة من نظام إدارة قواعد البيانات (IMS) من خلال إضافة تسلسلات هرمية منطقية إلى التسلسل الهرمي الفعلي الأساسي.

يُوسّع نموذج الشبكة نطاق البنية الهرمية، مما يسمح بعلاقات متعددة الأطراف في بنية شجرية تسمح بوجود عدة أصول. وقد كان هذا النموذج الأكثر شيوعًا قبل أن يحل محله النموذج العلائقي، وهو مُعرّف في مواصفات CODASYL .

يُنظّم نموذج الشبكة البيانات باستخدام مفهومين أساسيين، هما السجلات والمجموعات . تحتوي السجلات على حقول (قد تكون مُنظّمة هرميًا، كما في لغة البرمجة كوبول ). تُحدّد المجموعات (لا ينبغي الخلط بينها وبين المجموعات الرياضية) علاقات واحد إلى متعدد بين السجلات: مالك واحد، وأعضاء متعددون. يمكن أن يكون السجل مالكًا في أي عدد من المجموعات، وعضوًا في أي عدد من المجموعات.

تتكون المجموعة من قوائم مرتبطة دائرية ، حيث يظهر نوع سجل واحد، وهو مالك المجموعة أو الأصل، مرة واحدة في كل دائرة، بينما قد يظهر نوع سجل ثانٍ، وهو التابع أو الابن، عدة مرات في كل دائرة. وبهذه الطريقة، يمكن إنشاء تسلسل هرمي بين أي نوعين من السجلات، على سبيل المثال، النوع أ هو مالك النوع ب. وفي الوقت نفسه، يمكن تعريف مجموعة أخرى حيث يكون النوع ب هو مالك النوع أ. وبالتالي، تشكل جميع المجموعات رسمًا بيانيًا موجهًا عامًا (حيث تحدد الملكية اتجاهًا)، أو بنية شبكية . ويكون الوصول إلى السجلات إما تسلسليًا (عادةً في كل نوع سجل) أو عن طريق التنقل في القوائم المرتبطة الدائرية.

يُتيح نموذج الشبكة تمثيل التكرار في البيانات بكفاءة أعلى من النموذج الهرمي، كما يُمكن أن يكون هناك أكثر من مسار واحد من عقدة سلف إلى عقدة فرعية. وتتسم عمليات نموذج الشبكة بأسلوب التنقل: إذ يحتفظ البرنامج بموقعه الحالي، ويتنقل من سجل إلى آخر باتباع العلاقات التي ينتمي إليها. كما يُمكن تحديد مواقع السجلات من خلال إدخال قيم مفتاحية.

على الرغم من أن ذلك ليس سمة أساسية في النموذج، فإن قواعد البيانات الشبكية تُنفذ عادةً علاقات المجموعات باستخدام مؤشرات تُشير مباشرةً إلى موقع السجل على القرص. وهذا يُوفر أداءً ممتازًا في الاسترجاع، على حساب عمليات مثل تحميل قاعدة البيانات وإعادة تنظيمها.

من بين منتجات إدارة قواعد البيانات الشائعة التي استخدمت هذه التقنية، كان هناك نظام Total من شركة Cincom Systems ونظام IDMS من شركة Cullinet . وقد اكتسب نظام IDMS قاعدة عملاء كبيرة؛ وفي ثمانينيات القرن الماضي، اعتمد النموذج العلائقي ولغة SQL بالإضافة إلى أدواته ولغاته الأصلية.

تستخدم معظم قواعد بيانات الكائنات (التي ظهرت في التسعينيات) مفهوم التنقل لتوفير سهولة الوصول السريع عبر شبكات الكائنات، وذلك باستخدام مُعرّفات الكائنات كمؤشرات ذكية للكائنات ذات الصلة. على سبيل المثال، تُطبّق Objectivity/DB علاقات مُسمّاة من نوع واحد إلى واحد، وواحد إلى متعدد، ومتعدد إلى واحد، ومتعدد إلى متعدد، والتي يمكن أن تمتد عبر قواعد البيانات. كما تدعم العديد من قواعد بيانات الكائنات لغة SQL ، ما يجمع بين مزايا كلا النموذجين.

في الملفات المعكوسة أو الفهارس المعكوسة ، تُستخدم محتويات البيانات كمفاتيح في جدول بحث، وتُمثل القيم في الجدول مؤشرات إلى موقع كل نسخة من عنصر محتوى مُحدد. هذا هو أيضًا الهيكل المنطقي لفهارس قواعد البيانات الحديثة ، والتي قد تستخدم فقط محتويات أعمدة مُعينة في جدول البحث. يُمكّن نموذج بيانات الملفات المعكوسة من وضع الفهارس في مجموعة من الملفات بجوار ملفات قواعد البيانات المسطحة الموجودة، وذلك للوصول المباشر والفعّال إلى السجلات المطلوبة في هذه الملفات.

من أبرز الأمثلة على استخدام نموذج البيانات هذا نظام إدارة قواعد البيانات ADABAS من شركة Software AG ، والذي طُرح عام 1970. وقد حظي ADABAS بقاعدة عملاء واسعة، ولا يزال قائماً ويحظى بالدعم حتى اليوم. وفي ثمانينيات القرن الماضي، اعتمد النظام النموذج العلائقي ولغة SQL بالإضافة إلى أدواته ولغاته الأصلية.

تستخدم قاعدة البيانات الموجهة نحو المستندات Clusterpoint نموذج الفهرسة المعكوسة لتوفير بحث سريع في النص الكامل عن كائنات بيانات XML أو JSON على سبيل المثال.

يُعدّ النموذج البُعدي نسخةً مُعدّلةً من النموذج العلائقي، ويُستخدم لتمثيل البيانات في مستودعات البيانات بطريقةٍ تُسهّل تلخيصها باستخدام المعالجة التحليلية الفورية (OLAP) . في هذا النموذج، يتكوّن مخطط قاعدة البيانات من جدولٍ واحدٍ كبيرٍ للحقائق الموصوفة باستخدام الأبعاد والمقاييس. يُوفّر البُعد سياق الحقيقة (مثل: من شارك، ومتى وأين حدث، ونوعه)، ويُستخدم في الاستعلامات لتجميع الحقائق ذات الصلة. تميل الأبعاد إلى أن تكون منفصلةً، وغالبًا ما تكون هرميةً؛ فعلى سبيل المثال، قد يشمل الموقع المبنى والولاية والبلد. أما المقياس فهو كميةٌ تصف الحقيقة، مثل الإيرادات. من المهم أن تكون المقاييس قابلةً للتجميع بشكلٍ ذي معنى، فعلى سبيل المثال، يُمكن جمع الإيرادات من مواقع مختلفة.

في استعلام OLAP، يتم اختيار الأبعاد وتجميع الحقائق ودمجها معًا لإنشاء ملخص.

غالبًا ما يُطبَّق النموذج البُعدي فوق النموذج العلائقي باستخدام مخطط النجمة ، الذي يتألف من جدول واحد مُنمَّط للغاية يحتوي على الحقائق، وجداول مُحيطة غير مُنمَّطة تحتوي على كل بُعد. وهناك تطبيق مادي بديل، يُسمى مخطط ندفة الثلج ، يُنمِّط التسلسلات الهرمية متعددة المستويات داخل البُعد في جداول متعددة.

يمكن أن يحتوي مستودع البيانات على مخططات أبعاد متعددة تشترك في جداول الأبعاد، مما يسمح باستخدامها معًا. ويُعدّ وضع مجموعة قياسية من الأبعاد جزءًا مهمًا من نمذجة الأبعاد .

لقد جعل أداؤها العالي النموذج البُعدي بنية قاعدة البيانات الأكثر شيوعًا لتقنية OLAP.

تسمح قواعد بيانات الرسوم البيانية ببنية أكثر عمومية من قاعدة بيانات الشبكة؛ إذ يمكن ربط أي عقدة بأي عقدة أخرى.

تُعتبر قواعد البيانات متعددة القيم بيانات "غير منتظمة"، إذ يمكنها تخزين البيانات بنفس طريقة قواعد البيانات العلائقية، ولكنها تتيح مستوىً من العمق لا يمكن للنموذج العلائقي إلا تقريبه باستخدام الجداول الفرعية. وهذا يُشابه إلى حد كبير طريقة تعبير XML عن البيانات، حيث يمكن أن يكون للحقل/الخاصية الواحدة عدة إجابات صحيحة في الوقت نفسه. ويمكن اعتبار قواعد البيانات متعددة القيم شكلاً مُضغوطًا من XML.

مثال على ذلك الفاتورة، التي يمكن تمثيلها في البيانات متعددة القيم أو البيانات العلائقية على النحو التالي: (أ) جدول رأس الفاتورة - مدخل واحد لكل فاتورة، و(ب) جدول تفاصيل الفاتورة - مدخل واحد لكل بند. في نموذج البيانات متعددة القيم، لدينا خيار تخزين البيانات في جدول واحد، مع جدول فرعي لعرض التفاصيل: (أ) جدول الفاتورة - مدخل واحد لكل فاتورة، دون الحاجة إلى جداول أخرى.

تكمن الميزة في أن العلاقة بين الفاتورة (المفهومية) والفاتورة (تمثيل البيانات) متطابقة تمامًا. وينتج عن ذلك أيضًا عدد أقل من عمليات القراءة، وتقليل مشاكل سلامة البيانات المرجعية، وانخفاض كبير في الأجهزة اللازمة لدعم حجم معاملات معين.

في تسعينيات القرن الماضي، طُبِّقَ نموذج البرمجة الكائنية على تقنية قواعد البيانات، مما أدى إلى ظهور نموذج جديد يُعرف بقواعد بيانات الكائنات . يهدف هذا النموذج إلى تجنب عدم التوافق بين الكائنات والعلاقات ، أي عبء تحويل المعلومات بين تمثيلها في قاعدة البيانات (مثلاً كصفوف في جداول) وتمثيلها في برنامج التطبيق (عادةً ككائنات). علاوة على ذلك، يُمكن تعريف نظام الأنواع المستخدم في تطبيق معين مباشرةً في قاعدة البيانات، مما يسمح لها بفرض نفس ثوابت سلامة البيانات. كما تُدخل قواعد بيانات الكائنات الأفكار الرئيسية للبرمجة الكائنية، مثل التغليف وتعدد الأشكال ، إلى عالم قواعد البيانات.

جُرِّبت طرقٌ عديدة لتخزين الكائنات في قواعد البيانات. عالجت بعض المنتجات المشكلة من منظور برمجة التطبيقات، بجعل الكائنات التي يُجري البرنامج عليها بياناتٍ دائمة . يتطلب هذا عادةً إضافة لغة استعلام، لأن لغات البرمجة التقليدية لا تملك القدرة على البحث عن الكائنات بناءً على محتواها المعلوماتي. بينما عالجت منتجات أخرى المشكلة من منظور قواعد البيانات، بتعريف نموذج بيانات كائني التوجه، ولغة برمجة قواعد بيانات تتيح إمكانيات برمجة كاملة بالإضافة إلى وظائف الاستعلام التقليدية.

عانت قواعد بيانات الكائنات من نقص التوحيد القياسي: فعلى الرغم من تحديد معايير من قِبل ODMG ، إلا أنها لم تُطبّق بكفاءة كافية لضمان التوافق بين المنتجات. ومع ذلك، استُخدمت قواعد بيانات الكائنات بنجاح في العديد من التطبيقات، لا سيما التطبيقات المتخصصة كقواعد بيانات الهندسة أو البيولوجيا الجزيئية، بدلاً من معالجة البيانات التجارية الشائعة. وقد تبنّى مُصنّعو قواعد البيانات العلائقية أفكار قواعد بيانات الكائنات، وأثّرت في تطوير إضافات لهذه المنتجات، بل وفي لغة SQL نفسها .

يتمثل البديل للترجمة بين الكائنات وقواعد البيانات العلائقية في استخدام مكتبة ربط الكائنات العلائقية (ORM).